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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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import sklearn as sk
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from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
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from sklearn.impute import SimpleImputer
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from sklearn.model_selection import train_test_split
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from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
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from models import *
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import random
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from analyse import *
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# Définition des colonnes du dataframe à traiter
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columns = ['B_fighter','R_fighter','title_bout',
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'B_avg_BODY_landed', 'B_avg_HEAD_landed', 'B_avg_TD_att', 'B_avg_TOTAL_STR_landed',
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'B_avg_opp_BODY_att', 'B_avg_opp_HEAD_landed', 'B_avg_opp_LEG_landed',
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'B_avg_opp_SIG_STR_att', 'B_avg_opp_TOTAL_STR_att',
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'R_avg_BODY_landed', 'R_avg_HEAD_landed', 'R_avg_TD_att', 'R_avg_TOTAL_STR_landed',
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'R_avg_opp_BODY_att', 'R_avg_opp_HEAD_landed', 'R_avg_opp_LEG_landed',
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'R_avg_opp_SIG_STR_att', 'R_avg_opp_TOTAL_STR_att','Winner','weight_class']
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# Permet d'inverser le coté des combattants
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# Permet ainsi de ne pas prendre en compte dans l'apprentissage le coté de départ (rouge ou bleu)
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def swap_values(row):
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if random.random() > 0.5:
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return swap_values_withoutran(row)
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return row
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# Inverse le coté des combattants
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def swap_values_withoutran(row):
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for column in columns:
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if column.startswith('B_'):
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opposite_column = 'R_' + column[2:]
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row[column], row[opposite_column] = row[opposite_column], row[column]
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if column.startswith('Winner'):
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if row[column] == 0:
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row[column] = 2
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elif row[column] == 2:
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row[column] = 0
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return row
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# Récupere les données du fichier data.csv
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def getData(label_encoder):
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df = pd.read_csv('archive/data.csv')
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#Avant avril 2001, il n'y avait presque aucune règle dans l'UFC (pas de juges, pas de limites de temps, pas de rounds,
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#etc.). C'est à partir de cette date précise que l'UFC a commencé à mettre en place un ensemble de règles connu sous
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#le nom de "Unified Rules of Mixed Martial Arts". Par conséquent, nous supprimons tous les combats antérieurs
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#à cette mise à jour majeure de l'histoire des règles de l'UFC.
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df = df.loc[df['date'] > '2001-04-01', columns]
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# Copy le dataframe pour le traiter dans une autre fonction
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dfc = df.copy()
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# Permet d'encoder la totalité des valeurs string en index (Int)
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for column in df.select_dtypes(include=['object']).columns:
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df[column] = label_encoder.fit_transform(df[column])
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# Permet de générer l'aléatoire sur le coté de départ des combattants (bleu ou rouge)
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df = df.apply(swap_values, axis=1)
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# Drop de la colonne 'Winner' pour effectuer l'apprentissage
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X=df.drop('Winner', axis=1)
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# Mise en place du y, montrant la réponse aux prédictions attendus
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y=df['Winner']
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return X,y,dfc
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